Webinar • 22 de abril de 2021
Como predecir y reducir la fuga de clientes
Captar y perder un cliente puede costar hasta 5 veces más que conservarlo. En 1 hora, aprenderás a utilizar los datos existentes y aplicar machine learning para desarrollar un modelo que prevenga la pérdida de clientes.
Por qué este webinar
Adquirirás conocimientos
Sesión práctica de 1 hora con directrices y procedimientos para diseñar proyectos analíticos eficientes, económicos y altamente automatizados.
Al finalizar esta sesión, podrás:
➡️ Identificar y automatizar la obtención de datos esenciales
➡️ Optimizar proyectos de datos y facilitar el acceso en toda la organización
➡️ Seleccionar modelos que generen valor, mejoren y segmenten la base de clientes
➡️ Preparar datos para consumo: visualización orientada a la toma de decisiones
Dirigido a:
- Líderes de Marketing y Ventas, Product Owners
- Responsables de datos y análisis en áreas de negocio y tecnología
- Equipos de BI (mandos medios y colaboradores), Ingenieros de datos, Gestores de Proyectos y desarrolladores
- CIO, Gerentes de TI, Infraestructura y Plataformas
Detalles
Paso 1: Identificación de los desafíos al integrar datos provenientes de múltiples fuentes para la toma de decisiones
Paso 2: Diseño y despliegue eficiente de pipelines de datos para estructurarlos en el data lake
Paso 3: Análisis exploratorio aplicado a un dataset real (clientes de una telco)
Paso 4: Evaluación comparativa de modelos predictivos de churn para determinar el más efectivo
Paso 5: Implementación automatizada del modelo predictivo de churn seleccionado en entorno cloud
Paso 6: Visualización y monitoreo del modelo predictivo de segmentación
